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LMAdam:Enhancing Adam via Linear Multistep Discretization 认领 引用
1
作者 Liangming Chen Longbang Wang +1 位作者 Long Jin Jun Wang 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2026年第1期161-169,共9页
In this paper,we propose a learning algorithm termed linear multistep adaptive moment(LMAdam) to enhance the adaptive moment(Adam) algorithm for machine learning.Considering Adam as a single-step discretization of its... In this paper,we propose a learning algorithm termed linear multistep adaptive moment(LMAdam) to enhance the adaptive moment(Adam) algorithm for machine learning.Considering Adam as a single-step discretization of its continuous counterpart,we develop the LMAdam algorithm based on a linear multistep discretization scheme.We design a feedforward neural network for learning the coefficients of the multistep terms with ensured consistency and select the coefficients to ensure zero stability of the multistep terms.We experimentally demonstrate the superiority of the LMAdam via extensive experimentation on benchmark datasets for training various deep neural networks in three applications. 展开更多
关键词 Adaptive moment(Adam)algorithm continuous dynamic deep learning multistep discretization
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基于改进Adam算法的胃肠镜图像分类方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 孙海静 崔佳琪 +3 位作者 邵一川 赵骞 张乐 李刚 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期53-60,90,共8页
提出一种针对胃肠镜图像分类任务优化的改进Adam算法。该算法通过引入学习率衰减和自适应梯度正则化,有效提升了模型在胃肠镜图像上的分类性能和收敛速度。学习率衰减根据梯度变化调节学习率,以加快收敛并减少振荡;自适应梯度正则化能... 提出一种针对胃肠镜图像分类任务优化的改进Adam算法。该算法通过引入学习率衰减和自适应梯度正则化,有效提升了模型在胃肠镜图像上的分类性能和收敛速度。学习率衰减根据梯度变化调节学习率,以加快收敛并减少振荡;自适应梯度正则化能够减少过拟合,提高泛化能力。为验证改进后算法的有效性,在公开的Kvasir数据集上进行了实验,取得了67.67%的准确率,与Adam、SGD、AdamW等算法相比有所提高。 展开更多
关键词 深度学习 改进Adam算法 学习率衰减 自适应梯度正则化 胃肠镜图像分类
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基于Adam-RBF神经网络的储能VSG多参数协同自适应控制策略 认领 引用
3
作者 杨森 田桂珍 +1 位作者 刘广忱 孙冷 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2026年第10期59-70,共12页
为了提升储能虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的频率支撑性能,提出了基于适应性矩估计算法的径向基函数(adaptive moment estimation-radial basis function,Adam-RBF)神经网络的储能VSG多参数协同自适应控制策... 为了提升储能虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制的频率支撑性能,提出了基于适应性矩估计算法的径向基函数(adaptive moment estimation-radial basis function,Adam-RBF)神经网络的储能VSG多参数协同自适应控制策略。首先,建立风-储-火联合系统的调频响应模型,推导计及火电和储能VSG控制的频率传递函数,定量分析VSG的转动惯量、阻尼系数和调频系数对一次调频性能的影响。然后,研究储能VSG多参数协调控制策略。该控制策略利用RBF神经网络算法来拟合转动惯量、阻尼系数以及调频系数三者之间的非线性关系。同时引入Adam算法,显著加快了系统一次调频的恢复速度,减少了权值的迭代次数,降低了对初始参数的依赖性。最后,通过仿真和实验结果验证了所提控制策略能够减小系统频率波动,使系统频率更快达到稳定状态。 展开更多
关键词 VSG RBF神经网络算法 多参数协同 Adam算法
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An effective copy-move forgery detection algorithm using fractional quaternion Zernike moments and improved PatchMatch algorithm 认领 引用 被引量：4
4
作者 Chen Beijing Gao Ye +2 位作者 Yu Ming Wu Peng Shu Huazhong 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2019年第4期431-439,共9页
An effective algorithm is proposed to detect copy-move forgery.In this algorithm,first,the PatchMatch algorithm is improved by using a reliable order-statistics-based approximate nearest neighbor search algorithm(ROSA... An effective algorithm is proposed to detect copy-move forgery.In this algorithm,first,the PatchMatch algorithm is improved by using a reliable order-statistics-based approximate nearest neighbor search algorithm(ROSANNA)to modify the propagation process.Then,fractional quaternion Zernike moments(FrQZMs)are considered to be features extracted from color forged images.Finally,the extracted FrQZMs features are matched by the improved PatchMatch algorithm.The experimental results on two publicly available datasets(FAU and GRIP datasets)show that the proposed algorithm performs better than the state-of-the-art algorithms not only in objective criteria F-measure value but also in visual.Moreover,the proposed algorithm is robust to some attacks,such as additive white Gaussian noise,JPEG compression,rotation,and scaling. 展开更多
关键词 quaternion fractional Zernike moments PatchMatch algorithm copy-move forgery detection
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自适应隐私预算分配的差分隐私Adam算法 认领 引用 被引量：1
5
作者 王鑫 董迪昊 +1 位作者 郭雅婷 吴浩宇 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期291-296,373,共6页
针对用户个人敏感数据用来构建深度学习模型时,一些敏感数据会被网络所“记忆”,造成隐私的泄露。该文根据SGD算法中引入差分隐私所设计的DP-SGD算法的思想,在Adam算法中引入差分隐私,提出一种基于幂函数的自适应隐私预算分配算法来更... 针对用户个人敏感数据用来构建深度学习模型时,一些敏感数据会被网络所“记忆”,造成隐私的泄露。该文根据SGD算法中引入差分隐私所设计的DP-SGD算法的思想,在Adam算法中引入差分隐私,提出一种基于幂函数的自适应隐私预算分配算法来更合理地分配隐私预算,更好地平衡隐私性和模型准确性,以此设计了DP-Adam。实验结果表明,该文的DP-Adam算法比传统的DP-SGD算法在相同隐私预算下,具有更好的准确性,低隐私预算情况下高出约5%,中高隐私预算情况下高出约2%;并且将幂函数分配算法与指数函数分配算法做比较,前者具有更好的适用性。 展开更多
关键词 差分隐私 深度学习 隐私保护 Adam算法 自适应隐私预算
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Adam优化神经网络的连续刚构桥施工线形预测 认领 引用 被引量：5
6
作者 覃聪 田仲初 +1 位作者 马连峰 张凤祺 《交通科学与工程》 2025年第1期98-104,139,共7页
【目的】针对现有桥梁施工线形预测方法的不足,提出一种基于自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的连续刚构桥线形预测方法。【方法】以小乌江大桥为研究对象,通过正交试验确定了... 【目的】针对现有桥梁施工线形预测方法的不足,提出一种基于自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的连续刚构桥线形预测方法。【方法】以小乌江大桥为研究对象,通过正交试验确定了桥梁施工线形的敏感参数为混凝土容重、混凝土弹性模量、张拉控制应力和温度。以均方根误差、平均绝对误差、决定系数和运算耗时为评价指标,在初始学习率相同的条件下,对梯度下降、梯度下降最小化、均方根传播和Adam四种优化算法的性能进行对比。【结果】基于Adam优化算法的BP神经网络收敛时的运算耗时为0.518 s,相较于其他三种优化算法,Adam优化算法下BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的拟合精度。【结论】所提方法可较准确地预测连续刚构桥施工过程的线形。 展开更多
关键词 连续刚构桥 施工监控 线形预测 多层BP神经网络 Adam算法
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基于Adam的分数阶GRU神经网络的轴承故障诊断 认领 引用 被引量：1
7
作者 李赛 雷欣怡 +1 位作者 丁芝侠 张永 《自动化与仪表》 2025年第4期56-60,66,共5页
为解决传统梯度下降算法训练门控循环单元网络(GRU)时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Adam优化的分数阶GRU神经网络的轴承故障诊断方法。首先,将分数阶微积分引入传统整数阶GRU网络,设计了基于分数阶梯度下降的GRU网络(FGRU);其次,结... 为解决传统梯度下降算法训练门控循环单元网络(GRU)时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Adam优化的分数阶GRU神经网络的轴承故障诊断方法。首先,将分数阶微积分引入传统整数阶GRU网络,设计了基于分数阶梯度下降的GRU网络(FGRU);其次,结合Adam算法的自适应学习率和动量机制,构建了Adam分数阶GRU网络(Adam-FGRU)。实验结果表明,Adam-FGRU不仅显著提高了GRU网络的收敛速度和诊断精度,而且在不同分数阶参数条件下均表现出较高的诊断精度,避免了由于分数阶参数选择不当引起的诊断误差。 展开更多
关键词 故障诊断 GRU神经网络 分数阶梯度下降 Adam算法
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基于改进ADAM算法的变电站SCD文本分词方法 认领 引用 被引量：1
8
作者 郑翔 陈韶昱 +3 位作者 吴俊飞 阮黎翔 骆兆军 徐小俊 《微型电脑应用》 2025年第1期255-258,共4页
针对电力领域文本数据分词准确性较低的问题,提出一种基于改进ADAM(adaptive moment estimation)算法的中文分词技术。选用Skip-Gram模型作为字嵌入模型,将字词转为分布式向量,搭建卷积神经网络-门控循环单元-条件随机场(CNN-Bi-GRU-CRF... 针对电力领域文本数据分词准确性较低的问题,提出一种基于改进ADAM(adaptive moment estimation)算法的中文分词技术。选用Skip-Gram模型作为字嵌入模型,将字词转为分布式向量,搭建卷积神经网络-门控循环单元-条件随机场(CNN-Bi-GRU-CRF)模型实现电力领域文本语句的分割,提出一种改进的ADAM算法,通过控制不同时间窗口的学习率优化神经网络模型,提高模型训练速度。将所提算法运用于变电站SCD(system configuration description)文本数据分词的算例分析,通过与其他主流分词算法进行比较,验证所提分词技术的先进性与准确性。 展开更多
关键词 中文分词技术 ADAM算法 CNN-Bi-GRU-CRF 变电站SCD文本
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基于DBN-GA-Adam混合算法的锤击能量动态优化研究 认领 引用
9
作者 陈建均 杨泽 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2025年第5期42-47,共6页
针对传统GRLWEAP软件在动态锤击能量优化与地质参数突变适应性方面的理论缺陷,提出一种融合动态贝叶斯网络(DBN)、遗传算法(GA)与自适应矩估计(Adam)的混合算法模型。基于多物理场耦合框架构建动态土体阻力函数,通过DBN的实时参数修正能... 针对传统GRLWEAP软件在动态锤击能量优化与地质参数突变适应性方面的理论缺陷,提出一种融合动态贝叶斯网络(DBN)、遗传算法(GA)与自适应矩估计(Adam)的混合算法模型。基于多物理场耦合框架构建动态土体阻力函数,通过DBN的实时参数修正能力,量化地层不确定性对锤击能量的影响;进一步集成GA的全局搜索与Adam的自适应学习机制,攻克锤击能量与地质响应的非线性优化难题。惠州海上风电场工程实践表明:模型展现出极强的一致性(R=0.9999,p<0.01),较GRLWEAP平均相对误差降低两个数量级(从0.481%降至0.004%)。本研究为复杂地质条件下的沉桩施工提供了高精度决策工具,并为动态优化问题研究提供了方法论范式。 展开更多
关键词 工程地质 桩基施工 DBN-GA-Adam算法 动态参数修正 锤击能量优化 多物理场耦合
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Magnetic Tracking System with Capability of Automatic Magnetic Moment Measurement 认领 引用
10
作者 TIAN Siyu GAO Jinyang +2 位作者 HUANG Peng MA Xinyu MA Ziyu 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2025年第4期646-657,共12页
Magnetic tracking technologies have a promising application in detecting the real-time position andattitude of a capsule endoscope.However,most of them need to measure the magnetic moment of a permanentmagnet(PM)embed... Magnetic tracking technologies have a promising application in detecting the real-time position andattitude of a capsule endoscope.However,most of them need to measure the magnetic moment of a permanentmagnet(PM)embedded in the capsule accurately in advance,which can cause inconvenience to practical application.To solve this problem,this paper proposes a magnetic tracking system with the capability of measuring themagnetic moment of the PM automatically.The system is constructed based on a 4×4 magnetic sensor array,whose sensing data is analyzed to determine the magnetic moment by referring to a magnetic dipole model.Withthe determined magnetic moment,a method of fusing the linear calculation and Levenberg-Marquardt algorithmsis proposed to determine the 3D position and 2D attitude of the PM.The experiments verified that the proposedsystem can achieve localization errors of 0.48 mm,0.42 mm,and 0.83 mm and orientation errors of 0.66◦,0.64◦,and 0.87◦for a PM(∅10 mm×10 mm)at vertical heights of 5 cm,10 cm,and 15 cm from the magnetic sensorarray,respectively. 展开更多
关键词 permanent magnet magnetic moment measurement optimized Levenberg-Marquardt algorithm MAG3110 magnetic sensor tracking system
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基于自动微分的VTI介质各向异性参数全波形反演 认领 引用
11
作者 毛士博 李键 +4 位作者 童思友 谭军 秦德文 赵彩霞 宋鹏 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期292-309,共18页
常规全波形反演计算需要显式计算伴随源反传波场,且需推导伴随方程得到目标函数对模型参数的梯度,然而包含多参数的复杂方程其梯度方程推导通常都较为困难,这增加了各向异性方程等多参数全波形反演的开发和应用难度.针对上述问题,本文... 常规全波形反演计算需要显式计算伴随源反传波场,且需推导伴随方程得到目标函数对模型参数的梯度,然而包含多参数的复杂方程其梯度方程推导通常都较为困难,这增加了各向异性方程等多参数全波形反演的开发和应用难度.针对上述问题,本文实现了深度学习框架下的VTI介质波动方程求解和自动微分反演,将全波形反演转化为深度学习框架下最小化目标函数的优化问题,通过链式法则直接求解梯度,避免伴随源的显式计算和反传,简化了波形反演的实现流程,同时,引入了深度学习领域的Adam梯度优化算法,相对于传统的共轭梯度算法,其可以进一步提升VTI介质的多参数反演效率和反演精度,最终实现了高效高精度的VTI介质多参数全波形反演. 展开更多
关键词 自动微分 VTI 全波形反演 Adam梯度优化算法
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基于改进LSTM的商业建筑冷负荷预测模型 认领 引用
12
作者 董芳楠 武强 +1 位作者 刘佳瑶 于军琪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期998-1005,共8页
传统冷负荷预测多未考虑时间因素,导致预测效果差和泛化能力低,为此提出基于权重衰减适应性矩估计优化算法的长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型(WAdam-LSTM),用于建筑的高精度冷负荷预测.采用交叉相关函数得到变量最佳特征作为输入变量... 传统冷负荷预测多未考虑时间因素,导致预测效果差和泛化能力低,为此提出基于权重衰减适应性矩估计优化算法的长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型(WAdam-LSTM),用于建筑的高精度冷负荷预测.采用交叉相关函数得到变量最佳特征作为输入变量,更新LSTM变量参数时引入权重衰减项,构建WAdam-LSTM.以2个典型大型商业建筑逐时冷负荷数据为样本开展模型预测性能对比实验.结果表明:解耦权重衰减项的引入提高了优化算法的稳定性和收敛性,适用于LSTM网络的参数优化;WAdam-LSTM比SVR、SCOA-LSTM和Adam-LSTM的预测效果更准确,均方误差分别下降了83%、66%和30%;WAdam-LSTM具有比单一模型(LSTM、SVR和BPNN)和混合预测模型(SCOA-LSTM和Adam-LSTM)更强的泛化能力,能对不同商业建筑不同月份的冷负荷进行精确预测. 展开更多
关键词 商业建筑 冷负荷 长短期记忆(LSTM) Adam算法 预测性能
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双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计 认领 引用
13
作者 朱晶晶 翟佳佳 王福忠 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期238-243,共6页
在高维流形空间中,机械臂运动会呈现出奇异位姿,这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上,导致摄像头发生位移变化,使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,... 在高维流形空间中,机械臂运动会呈现出奇异位姿,这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上,导致摄像头发生位移变化,使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,会导致位姿估计出现偏差。为此,提出双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计方法。通过双目系统外参数校正摄像头标定偏差,引入高斯卷积核辨识校正后双目系统采集到的二维机械臂视差图的多尺度空间;引入具有尺度不变特性的DoG算子检测多尺度空间下的关键位姿角点,并利用欧式距离对关键位姿特征角点匹配,有效解决了因尺度动态变化导致的角点匹配失败问题。将特征匹配得到的角点信息与机械臂的运动姿态相结合,利用UKF算法实时更新和估计机械臂的位姿状态,确保关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,实现机械臂位姿的有效估计,减少因特征匹配不准确带来的位姿估计偏差。实验表明,所提方法特征匹配精确度较高,位姿输出结果与机械臂实际位姿之间的一致性较高,能够有效地满足机械臂工业应用中对精度和可靠性的要求。 展开更多
关键词 几何变换矩阵 DoG算子 特征点提取 SIFT算法 UKF算法
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伺服电机的抗扰动转动惯量辨识算法研究 认领 引用
14
作者 谢芳 于飞 安超晨 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期15-19,共5页
针对工况变化时伺服系统因负载扰动引起的伺服电机定位偏差问题,提出了一种基于转矩信号控制的梯度校正算法用于在线辨识转动惯量,以增加伺服系统转动惯量辨识的抗扰动能力。首先,建立永磁同步电机控制模型,推导出影响转动惯量辨识的参... 针对工况变化时伺服系统因负载扰动引起的伺服电机定位偏差问题,提出了一种基于转矩信号控制的梯度校正算法用于在线辨识转动惯量,以增加伺服系统转动惯量辨识的抗扰动能力。首先,建立永磁同步电机控制模型,推导出影响转动惯量辨识的参数。其次,针对传统梯度校正算法动态性能不足的问题,引入参数可调的抗扰动控制梯度校正算法,增加了算法的抗扰能力,实现变化工况下的转动惯量辨识。最后,搭建实验平台并验证该辨识算法的快速性、准确性和较强的抗扰能力。 展开更多
关键词 伺服电机 转动惯量辨识 抗扰动性能 梯度校正算法
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基于SOI工艺的载波抑制单边带调制器工作点标定技术研究 认领 引用
15
作者 廖海军 崔乃迪 +4 位作者 冯靖 冯俊波 吴凡 王一纯 方坤 《微纳电子技术》 CAS 2026年第4期139-150,共12页
基于SOI工艺的载波抑制单边带(CS-SSB)调制器由于干涉结构复杂,使其工作点难以准确标定,不准确的工作点对于CS-SSB调制器的载波抑制比和边带抑制比影响较大。研究了一种进光分光比可调的CS-SSB调制器架构,分析并推导了基于干涉分析法进... 基于SOI工艺的载波抑制单边带(CS-SSB)调制器由于干涉结构复杂,使其工作点难以准确标定,不准确的工作点对于CS-SSB调制器的载波抑制比和边带抑制比影响较大。研究了一种进光分光比可调的CS-SSB调制器架构,分析并推导了基于干涉分析法进行工作点标定的理论可行性。分别研究了基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件粗标定系统、基于自适应矩估计(ADAM)和光谱分析法的细标定系统,通过这两个标定步骤,成功完成了CS-SSB调制器工作点的准确标定。实验结果与理论推导结果相符,粗标定时间小于10 s,细标定算法在10 s内快速实现了最优解的搜索。研究表明,该技术能在极短的时间内求解出精准的工作点,实现约50 dB的载波抑制比、约30 dB的边带抑制比、约30 dB的边带对载波抑制比,完成了载波与边带的近乎完全抑制,标定系统性能比传统标定高出数倍。 展开更多
关键词 载波抑制单边带(CS-SSB)调制器 工作点标定 现场可编程门阵列(FPGA) 自适应矩估计(ADAM) 干涉结构 光谱分析 绝缘体上硅(SOI)
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融合Canny算法的亚像素级齿轮参数检测方法 认领 引用
16
作者 姚雪美 洪应平 +1 位作者 党立志 雷培文 《舰船电子工程》 2026年第6期184-188,共5页
基于机器视觉实现非接触式的齿轮尺寸检测,能够有效提高生产效率和质量,但该齿轮检测方法目前精度等仍存在不足。论文深入探讨了一种基于改良的Canny算子和Zernike矩的亚像素级高精度齿轮检测方法,对Canny算子的高斯滤波、梯度模板以及... 基于机器视觉实现非接触式的齿轮尺寸检测,能够有效提高生产效率和质量,但该齿轮检测方法目前精度等仍存在不足。论文深入探讨了一种基于改良的Canny算子和Zernike矩的亚像素级高精度齿轮检测方法,对Canny算子的高斯滤波、梯度模板以及阈值等进行了改进,在Canny边缘提取基础上,实现更为精准的亚像素级别轮廓坐标,拟合得到高精度齿轮的各类型参数信息。通过搭建视觉检测平台,对M8级高精度齿轮检测,测试结果表明,该方法能够准确地定位和计算出高精度齿轮的轮廓以及内、外径信息,且精度能够达到0.01 mm,验证了该方法的正确性和精确性。 展开更多
关键词 齿轮检测 Zernike矩 亚像素轮廓提取 最小二乘拟合 改进Canny算法
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基于压缩块方案与MLFMA结合的空间目标电磁散射计算方法 认领 引用
17
作者 逄博 吴春君 +3 位作者 韦博 高海云 王磊 朱文磊 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2026年第5期102-110,共9页
针对空间目标电磁散射特性的高效计算需求,文中提出一种结合压缩块方案(CBS)与多层快速多极子算法(MLFMA)的高效电磁散射计算方法,用于解决空间目标电磁特性计算中阻抗矩阵规模过大、计算复杂度高及迭代求解效率较低等问题。该方法利用M... 针对空间目标电磁散射特性的高效计算需求,文中提出一种结合压缩块方案(CBS)与多层快速多极子算法(MLFMA)的高效电磁散射计算方法,用于解决空间目标电磁特性计算中阻抗矩阵规模过大、计算复杂度高及迭代求解效率较低等问题。该方法利用MLFMA的八叉树分块操作,将远场阻抗矩阵自然划分为多个稀疏矩阵块,并采用CBS对其进行压缩存储,在显著降低内存消耗的同时,有效加速稀疏矩阵向量乘法运算,且存储过程中通过共享源函数索引进一步压缩了数据量。在球体、立方体、杏仁体及卫星模型上的实验结果表明,所提方法在保持高精度的同时,有效提升了计算效率,适用于复杂结构的空间目标,可快速且精确地获得其电磁散射特性。 展开更多
关键词 电磁散射计算 矩量法 多层快速多极子算法 压缩块方案 雷达散射截面积
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BAS-ADAM:An ADAM Based Approach to Improve the Performance of Beetle Antennae Search Optimizer 认领 引用 被引量：34
18
作者 Ameer Hamza Khan Xinwei Cao +2 位作者 Shuai Li Vasilios N.Katsikis Liefa Liao 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2020年第2期461-471,共11页
In this paper,we propose enhancements to Beetle Antennae search(BAS)algorithm,called BAS-ADAIVL to smoothen the convergence behavior and avoid trapping in localminima for a highly noin-convex objective function.We ach... In this paper,we propose enhancements to Beetle Antennae search(BAS)algorithm,called BAS-ADAIVL to smoothen the convergence behavior and avoid trapping in localminima for a highly noin-convex objective function.We achieve this by adaptively adjusting the step-size in each iteration using the adaptive moment estimation(ADAM)update rule.The proposed algorithm also increases the convergence rate in a narrow valley.A key feature of the ADAM update rule is the ability to adjust the step-size for each dimension separately instead of using the same step-size.Since ADAM is traditionally used with gradient-based optimization algorithms,therefore we first propose a gradient estimation model without the need to differentiate the objective function.Resultantly,it demonstrates excellent performance and fast convergence rate in searching for the optimum of noin-convex functions.The efficiency of the proposed algorithm was tested on three different benchmark problems,including the training of a high-dimensional neural network.The performance is compared with particle swarm optimizer(PSO)and the original BAS algorithm. 展开更多
关键词 Adaptive moment estimation(ADAM) Beetle antennae search(BAM) gradient estimation metaheuristic optimization nature-inspired algorithms neural network
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Solving high-dimensional global optimization problems via solution space restructuring with neural network 认领 引用
19
作者 N.VO T.LE-DUC +3 位作者 H.TANG H.NGUYEN-XUAN S.H.LEE J.H.LEE 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI CSCD 2026年第6期1383-1400,共18页
It is well-known that appropriately determining the solution space and initializations is crucial for obtaining high-quality optimal solutions for optimization problems,considering both gradient-based and gradient-fre... It is well-known that appropriately determining the solution space and initializations is crucial for obtaining high-quality optimal solutions for optimization problems,considering both gradient-based and gradient-free techniques.However,the general framework for adaptively dealing with a particular optimization problem is commonly overlooked and thus still hidden in the literature.To overcome this limitation,a new approach assisted by the neural network(NN)is proposed for solving high-dimensional optimization issues.By restructuring the search space to optimize the objective function via a nonlinear mapping constructed by an autoencoder(AE),the surrogate solution space is constructed by a network training process and dynamically oriented to the optimal solution of the optimization issue.To enhance the optimization efficiency and address non-smooth problems,the classical metaheuristic grey wolf optimizer(GWO)and the adaptive moment estimation(Adam)are sequentially employed to complement the disadvantages of the constituted models.The effectiveness of the proposed approach is validated by solving a set of mathematical functions with 1000-dimensional and three large-scale truss design optimization problems.Several numerical experiments show that the solution space is reduced in terms of both size and complexity based on the restructuring procedure,in which the global optimal solution is still conserved,leading to better optimization efficiency when solving optimization problems with complex search domains with large dimensions.In addition,the hybrid optimizer has also been proven to be more effective when combined with the restructuring technique owing to the use of the Adam algorithm in the second phase. 展开更多
关键词 high-dimensional optimization solution space restructuring adaptive moment estimation(Adam) grey wolf optimizer(GWO) neural network(NN)
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A reliable algorithm for image matching based on SIFT 认领 引用 被引量：9
20
作者 霍炬 杨宁 +1 位作者 曹茂永 杨明 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2012年第4期90-95,共6页
A novel algorithm is presented to make the results of image matching more reliable and accurate based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform). SIFT algorithm has been identified as the most resistant matching algo... A novel algorithm is presented to make the results of image matching more reliable and accurate based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform). SIFT algorithm has been identified as the most resistant matching algorithm to common image deformations; however, if there are similar regions in images, SIFT algorithm still generates some analogical descriptors and provides many mismatches. This paper examines the local image descriptor used by SIFT and presents a new algorithm by integrating SIFT with two-dimensional moment invariants and disparity gradient to improve the matching results. In the new algorithm, decision tree is used, and the whole matching process is divided into three levels with different primitives. Matching points are considered as correct ones only when they satisfy all the three similarity measurements. Experiment results demonstrate that the new approach is more reliable and accurate. 展开更多
关键词 image matching SIFT algorithm two-dimensional moment invariants disparity gradient
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